Genetické programování 3. část
|
|
- Kamila Macháčková
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 1 Portál pre odborné publikovanie ISSN Genetické programování 3. část Macháček Martin Elektrotechnika Jako ukázku použití GP uvedu symbolickou regresi. Regrese je statistická metoda používaná k předpovídání hodnoty nějaké proměnné, která je závislá na jedné nebo více nezávislých proměnných. [9] Symbolická regrese je jeden z možných způsobů, jak najít vhodnou regresní funkci pro zadaná data. Symbolická regrese není limitována určováním optimálních hodnot parametrů. 3 Ukázka použití genetického programování Místo toho může být regresní funkce zkonstruována kombinací matematických výrazů, proměnných a konstant. V GP je cílová regresní funkce konstruována a upřesňována během evolučního procesu. Na začátku se v závislosti na velikosti populace a matematických výrazech, proměnných, respektive konstantách vytvoří počáteční populace, kde každý jedinec představuje jednu z možných regresních funkcí. Během evolučního procesu se vybírají nejvhodnější jedinci, kteří se vzájemně kříží, případně dochází k mutacím jedinců, dokud nenalezneme nejvhodnějšího jedince, tudíž nejvhodnější regresní funkci. [9] Pro všechny níže uvedené příklady byly použity stejné hodnoty parametrů, které uvádím v tabulce (Tab.1). Tab. 1.:Nastavení parametrů Parametr Hodnota PopSize 700 Generations 500 Functions {+, -, *, /, (-1)} Terminals {x, náhodné číslo z intervalu [-4,4]} Method HalfAndHalf Depth 6 FrMutace 0.1 FrKrizeni 0.9 FrReprodukce Příklady POSTERUS.sk - 1 / 8 -
2 2 V prvním příkladě byla hledána funkce V prvním příkladě byla hledána funkce na intervalu -3;3. Na obrázcích lze vidět zadanou funkci a porovnání hledané funkce a nejlepšího nalezeného řešení. Obr. 13.:Hledaná funkce a její porovnání s nejlepším nalezeným řešením POSTERUS.sk - 2 / 8 -
3 3 Ve druhém příkladě byla hledána funkce na intervalu -3π;3π. Na obrázcích lze vidět zadanou funkci a porovnání hledané funkce a nejlepšího nalezeného řešení. Obr. 14.: Hledaná funkce a její porovnání s nejlepším nalezeným řešením V třetím příkladě byla hledána funkce POSTERUS.sk - 3 / 8 -
4 4 na intervalu -4π;4π. Na obrázcích lze vidět zadanou funkci a porovnání hledané funkce a nejlepšího nalezeného řešení. Obr. 15.: Hledaná funkce a její porovnání s nejlepším nalezeným řešením V čtvrtém příkladě byla hledána funkce na intervalu -5;5. Na obrázcích lze vidět zadanou funkci a porovnání hledané funkce a nejlepšího nalezeného řešení. POSTERUS.sk - 4 / 8 -
5 5 Obr. 16.: Hledaná funkce a její porovnání s nejlepším nalezeným řešením V pátém příkladě byla hledána funkce na intervalu 0;1. Na obrázcích lze vidět zadanou funkci a porovnání hledané funkce a nejlepšího nalezeného řešení. POSTERUS.sk - 5 / 8 -
6 6 Obr. 17.: Hledaná funkce a její porovnání s nejlepším nalezeným řešením V šestém příkladě byla hledána funkce na intervalu -1;1. Na obrázcích lze vidět zadanou funkci a porovnání hledané funkce a nejlepšího nalezeného řešení. POSTERUS.sk - 6 / 8 -
7 7 Obr. 18.: Hledaná funkce a její porovnání s nejlepším nalezeným řešením Seznam použité literatury 1. O REILLY, Una-May, et al. Genetic Programming Theory and Practice II. USA: Springer Science + Business Media, Inc., s. ISBN ZELINKA, Ivan, OPLATKOVÁ Zuzana, ŠENKEŘÍK Roman. Aplikace umělé inteligence: aneb vybrané statě z evolučních algoritmů. 1.vyd. Zlín: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, s. ISBN KVASNIČKA, Vladimír, POSPÍCHAL, Jiří, TIŇO, Peter. Evolučné algoritmy. 1.vyd. Bratislava: Vydaveteľstvo STU, s. ISBN MAŘÍK Vladimír, et al. Umělá inteligence(4). 1.vyd., Praha: Academia 2003, ISBN , Kapitola 5, Genetické programování a vybrané problémy evolučních POSTERUS.sk - 7 / 8 -
8 8 výpočtů, s HYNEK, Josef. Genetické algoritmy a genetické programování. 1.vyd. Praha: Grada Publishing, a.s., ISBN , Kapitola 13, Genetické programování, s KOZA, John R. Genetic Programming : On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. Sixth. [s.l.] : Massachusetts Institute of Technology, s. ISBN POLI, Riccardo, LANGDON, William B., MCPHEE, Nicolas Freitag. A Field Guide to Genetic Programming. 1.vyd. [s.l.] : University of Essex, s. ISBN KOZA, John R. Introduction to Genetic Programming: Tutorial. Přednáška v rámci GECCO 2007 London July 7-11, WEISE, Thomas. Global Optimization Algorithms : Theory and Application [online]. 2.vyd. [s.l.] : [s.n.], 2009, Version: [cit ]. Dostupné z WWW : < 10. SOULE, Terence. Removal Bias: A new cause of code growth in tree based evolutionary programming. In ICEC 98: IEEE International Conference on Evolutionary Computation 1998, IEEE Press, 1998, s MCPHEE, N. A Schema Theory Analysis of the Evolution of Size in Genetic Programming with Linear Representations. POSTERUS.sk - 8 / 8 -
Genetické programování
Genetické programování Vyvinuto v USA v 90. letech J. Kozou Typické problémy: Predikce, klasifikace, aproximace, tvorba programů Vlastnosti Soupeří s neuronovými sítěmi apod. Potřebuje značně velké populace
VíceNavrženy v 60. letech jako experimentální optimalizační metoda. Velice rychlá s dobrou podporou teorie
Evoluční strategie Navrženy v 60. letech jako experimentální optimalizační metoda Založena na reálných číslech Velice rychlá s dobrou podporou teorie Jako první zavedla self-adaptation (úpravu sebe sama)
VíceANALYTICKÉ PROGRAMOVÁNÍ
ZVYŠOVÁNÍODBORNÝCH KOMPETENCÍAKADEMICKÝCH PRACOVNÍKŮ OSTRAVSKÉUNIVERZITY V OSTRAVĚ A SLEZSKÉ UNIVERZITY V OPAVĚ ANALYTICKÉ PROGRAMOVÁNÍ Eva Volná Zuzana Komínková Oplatková Roman Šenkeřík OBSAH PRESENTACE
VíceEvolučníalgoritmy. Dále rozšiřována, zde uvedeme notaci a algoritmy vznikléna katedře mechaniky, Fakulty stavební ČVUT. Moderní metody optimalizace 1
Evolučníalgoritmy Kategorie vytvořená v 90. letech, aby se sjednotily jednotlivémetody, kterévyužívaly evoluční principy, tzn. Genetickéalgoritmy, Evolučnístrategie a Evoluční programování (v těchto přednáškách
VíceStudium závislosti výpočetního času algoritmu GPC prediktivního řízení na volbě typu popisu matematického modelu v regulátoru
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Studium závislosti výpočetního času algoritmu GPC prediktivního řízení na volbě typu popisu matematického modelu v regulátoru Barot Tomáš Elektrotechnika
VíceVyužití neuronové sítě pro identifikaci realného systému
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Využití neuronové sítě pro identifikaci realného systému Pišan Radim Elektrotechnika 20.06.2011 Identifikace systémů je proces, kdy z naměřených dat můžeme
Více5.5 Evoluční algoritmy
5.5 Evoluční algoritmy Jinou skupinou metod strojového učení, které vycházejí z biologických principů, jsou evoluční algoritmy. Zdrojem inspirace se tentokrát stal mechanismus evoluce, chápaný jako Darwinův
VíceUžití systému Matlab při optimalizaci intenzity tepelného záření na povrchu formy
Užití systému Matlab při optimalizaci intenzity tepelného záření na povrchu formy Radek Srb 1) Jaroslav Mlýnek 2) 1) Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií 2) Fakulta přírodovědně-humanitní
VíceUKÁZKA VYUŽITÍ PROGRAMU WINQSB PŘI VÝUCE KVANTITATIVNÍCH METOD V ROZHODOVÁNÍ V DISTANČNÍ FORMĚ STUDIA
UKÁZKA VYUŽITÍ PROGRAMU WINQSB PŘI VÝUCE KVANTITATIVNÍCH METOD V ROZHODOVÁNÍ V DISTANČNÍ FORMĚ STUDIA ALENA KOLČAVOVÁ, LENKA DRÁBKOVÁ Abstrakt: V úvodu příspěvku je nastíněna současná situace stavu připravenosti
VíceEvoluční algoritmy. Podmínka zastavení počet iterací kvalita nejlepšího jedince v populaci změna kvality nejlepšího jedince mezi iteracemi
Evoluční algoritmy Použítí evoluční principů, založených na metodách optimalizace funkcí a umělé inteligenci, pro hledání řešení nějaké úlohy. Populace množina jedinců, potenciálních řešení Fitness function
VíceUmělá inteligence a rozpoznávání
Václav Matoušek KIV e-mail: matousek@kiv.zcu.cz 0-1 Sylabus předmětu: Datum Náplň přednášky 11. 2. Úvod, historie a vývoj UI, základní problémové oblasti a typy úloh, aplikace UI, příklady inteligentních
VíceVYUŽITÍ METOD PŘÍMÉHO HLEDÁNÍ OPTIMA PŘI PREDIKTIVNÍM ŘÍZENÍ
VYUŽITÍ METOD PŘÍMÉHO HLEDÁNÍ OPTIMA PŘI PREDIKTIVNÍM ŘÍZENÍ P. Chalupa, J. Novák Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně Fakulta aplikované informatiky Centrum aplikované kybernetiky Abstrakt Příspěvek se zabývá
VíceSwarm Intelligence. Moderní metody optimalizace 1
Swarm Intelligence http://pixdaus.com/single.php?id=168307 Moderní metody optimalizace 1 Swarm Intelligence Inteligence hejna algoritmy inspirované chováním skupin ptáků, hmyzu, ryb apod. Particle Swarm
VíceGenetické programování v prostředí Mathematica
Genetické programování v prostředí Mathematica Genetic programming in Mathematica Bc.Martin Macháček Diplomová práce 2010 UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky, 2010 2 UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované
VíceVyšetření stability mnohorozměrových diskrétních systémů v souvislosti s GPC prediktivním řízením
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Vyšetření stability mnohorozměrových diskrétních systémů v souvislosti s GPC prediktivním řízením Barot Tomáš Elektrotechnika 08.08.2012 Většina odborné
VíceAnalytické metody v motorsportu
Analytické metody v motorsportu Bronislav Růžička školitel : Doc. Ing. Ivan Mazůrek, CSc. Ústav konstruování Odbor konstruování strojů Fakulta strojního inženýrství Vysoké učení technické v Brně 12.listopadu
VíceOvěření funkčnosti ultrazvukového detektoru vzdálenosti
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Ověření funkčnosti ultrazvukového detektoru vzdálenosti Plšek Stanislav Elektrotechnika 06.12.2010 Práce se zabývá ověřením funkčnosti ultrazvukového detektoru
VíceGeneticky vyvíjené strategie Egyptská hra SENET
Geneticky vyvíjené strategie Egyptská hra SENET Lukáš Rypáček, lukor@atrey.karlin.mff.cuni.cz Abstrakt V tomto dokumentu popíši jeden příklad použití genetických algoritmů pro počítačové hraní her. V tomto
VíceGrammar-based genetic programming
Grammar-based genetic programming Obhajoba diplomové práce Adam Nohejl Vedoucí práce: RNDr. František Mráz, CSc. Katedra software a výuky informatiky, MFF UK Praha 2011 1 Úvod do problematiky: genetické
VíceMožnosti řešení ukrytí obyvatelstva na území obcí
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Možnosti řešení ukrytí obyvatelstva na území obcí Rak Jakub Elektrotechnika, Strojárstvo 18.07.2012 Článek předkládá možné základní způsoby realizace ukrytí
VíceKarta předmětu prezenční studium
Karta předmětu prezenční studium Název předmětu: Číslo předmětu: 545-0259 Garantující institut: Garant předmětu: Exaktní metody rozhodování Institut ekonomiky a systémů řízení RNDr. Radmila Sousedíková,
VícePŘEDNÁŠKA 03 OPTIMALIZAČNÍ METODY Optimization methods
CW057 Logistika (R) PŘEDNÁŠKA 03 Optimization methods Ing. Václav Venkrbec skupina obecných modelů slouží k nalezení nejlepšího řešení problémů a modelovaných reálií přináší řešení: prvky konečné / nekonečné
VíceZelinova 5586, Zlín, Česká republika
Životopis Roman Šenkeřík OSOBNÍ ÚDAJE Roman Šenkeřík Zelinova 5586, 76005 Zlín, Česká republika +420 576 035 189 +420 777 621 792 senkerik@fai.utb.cz http://www.utb.cz/fai/struktura/roman-senkerik Pohlaví
VíceBinární vyhledávací stromy pokročilé partie
Binární vyhledávací stromy pokročilé partie KMI/ALS lekce Jan Konečný 30.9.204 Literatura Cormen Thomas H., Introduction to Algorithms, 2nd edition MIT Press, 200. ISBN 0-262-5396-8 6, 3, A Knuth Donald
VíceREGRESNÍ ANALÝZA V PROSTŘEDÍ MATLAB
62 REGRESNÍ ANALÝZA V PROSTŘEDÍ MATLAB BEZOUŠKA VLADISLAV Abstrakt: Text se zabývá jednoduchým řešením metody nejmenších čtverců v prostředí Matlab pro obecné víceparametrové aproximační funkce. Celý postup
VíceIng. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D.
OPTIMALIZACE BRAMOVÉHO PLYNULÉHO ODLÉVÁNÍ OCELI ZA POMOCI NUMERICKÉHO MODELU TEPLOTNÍHO POLE Ing. Tomáš MAUDER prof. Ing. František KAVIČKA, CSc. doc. Ing. Josef ŠTĚTINA, Ph.D. Fakulta strojního inženýrství
VíceUkázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz
Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz U k á z k a k n i h y z i n t e r n e t o v é h o k n i h k u p e c t v í w w w. k o s m a s. c z, U I D : K O S 1 8 1 0 5 0 (tištěná ISBN Grada
VíceUkázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz
Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz k á z k a k n i h y z i n t e r n e t o v é h o k n i h k u p e c t v í w w w. k o s m a s. c z, U I D : K O S 1 8 0 8 0 4 U (elektronická (tištěná
VíceUmělá inteligence aneb co už není sci -fi
Umělá inteligence aneb co už není sci -fi doc. Ing. Zuzana Komínková Oplatková, Ph.D. oplatkova@fai.utb.cz Umělá inteligence člověk se snažil vždy vyrobit nějaký stroj nebo systém, který by mu usnadnil
VícePortál pre odborné publikovanie ISSN
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Ukrytí obyvatelstva z pohledu obcí s rozšířenou působností v kontextu. Koncepce ochrany obyvatelstva do roku 2013 s výhledem do roku 2020 metodika projektování
VíceSeznam bibliografických citací vybraných publikací
Seznam bibliografických citací vybraných publikací Macík, K. - Freiberg, F. - Zralý, M.: Studie ke kalkulaci výrobků v divizi obráběcích strojů ZPS a.s. [Technická zpráva]. Praha: ČVUT, Fakulta strojní,
VíceZadání Vypracujte písemně s využitím paketu ADSTAT a vyřešte 3 příklady. Příklady postavte z dat vašeho pracoviště nebo nalezněte v literatuře. Každý
0. Licenční studium Statistické zpracování dat 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat Vladimír Bajzík Liberec, únor, 007 Zadání Vypracujte písemně s využitím paketu ADSTAT a vyřešte 3
VíceStřední odborná škola a Střední odborné učiliště, Hořovice
Kód DUM : VY_32_INOVACE_DYN.1.15 Název materiálu: Anotace Autor Jazyk Očekávaný výstup 15 PHP- funkce mail() v PHP odesílání e-mailu pomocí dynamické stránky DUM je námětem k řešení jednoduché mailové
VíceIdentifikace a řízení nelineárního systému pomocí Hammersteinova modelu
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Identifikace a řízení nelineárního systému pomocí Hammersteinova modelu Brázdil Michal Elektrotechnika 25.04.2011 V praxi se často setkáváme s procesy,
VíceIng. Petr Dostál, CSc. prof. Ing. Karel Rais, CSc., MBA doc. Ing. Zdenìk Sojka, CSc. Pokroèilé metody mana erského rozhodování
Více
:6pt;font-style:normal;color:grey;font-family:Verdana,Geneva,Kalimati,sans-serif;text-decoration:none;text-align:center;font-variant:n (elektronická (tištěná ISBN Grada 978-80-247-6866-3 Publishing, verze
VíceZákladní grafové algoritmy
i Základní grafové algoritmy Jakub Černý KAM, MFF UK 24. listopadu 2010 Verze 0.95 Homepage http://kam.mff.cuni.cz/ ~ kuba/ka Kontakt: kuba@kam.mff.cuni.cz ii Obsah Úvod v iii iv OBSAH Úvod Text je psán
VíceGLOBÁLNÍ OPTIMALIZACE S VYUŽITÍM SOFTWARU MATHEMATICA
GLOBÁLNÍ OPTIMALIZACE S VYUŽITÍM SOFTWARU MATHEMATICA Barbora Tesařová Univerzita Hradec Králové, Fakulta informatiky a managementu Abstrakt: Mnoho úloh reálné praxe může být definována jako optimalizační
VíceSymbolická regrese: Jak získat kvalitní a
http://excel.fit.vutbr.cz Symbolická regrese: Jak získat kvalitní a současně kompaktní řešení? Bc. Ondřej Končal Abstrakt Geometrické sémantické genetické (GSGP) dosahuje kvalitních výsledků při popisu
VíceNUMERICKÉ ŘEŠENÍ VIBROIZOLACE STROJE
NUMERICKÉ ŘEŠENÍ VIBROIZOLACE STROJE Jiří Vondřich., Radek Havlíček. Katedra mechaniky a materiálů, Fakulta elektrotechnická, ČVUT Praha Abstract Vibrace stroje způsobují nevyvážené rotující části stroje,
VíceVáclav Matoušek KIV. Umělá inteligence a rozpoznávání. Václav Matoušek / KIV
Umělá inteligence a rozpoznávání Václav Matoušek KIV e-mail: matousek@kiv.zcu.cz 0-1 Sylabus předmětu: Datum Náplň přednášky 16. 2. (3h) 2. 3. (4h) 17. 3. (5h) 14. 4. (3h) Úvod, historie a vývoj UI, základní
VíceSTATISTICAL DESIGN OF EXPERIMENT FOR SOLDER JOINTS QUALITY EVALUATION STATISTICKÉ PLÁNOVÁNÍ EXPERIMENTŮ PRO ÚČELY VYHODNOCOVÁNÍ KVALITY PÁJENÝCH SPOJŮ
STATISTICAL DESIGN OF EXPERIMENT FOR SOLDER JOINTS QUALITY EVALUATION STATISTICKÉ PLÁNOVÁNÍ EXPERIMENTŮ PRO ÚČELY VYHODNOCOVÁNÍ KVALITY PÁJENÝCH SPOJŮ Bc. Radim Havlásek Magisterský studijní program, Fakulta
Více2015 http://excel.fit.vutbr.cz Kartézské genetické programování s LUT Karolína Hajná* Abstract Tato práce se zabývá problematikou návrhu obvodů pomocí kartézského genetického programování na úrovni třívstupových
VíceGenetické algoritmy. Informační a komunikační technologie ve zdravotnictví
Genetické algoritmy Informační a komunikační technologie ve zdravotnictví Přehled přednášky Úvod Historie Základní pojmy Principy genetických algoritmů Možnosti použití Související metody AI Příklad problém
VíceKarta předmětu prezenční studium
Karta předmětu prezenční studium Název předmětu: Prostorová analýza dat (PAD) Číslo předmětu: 548-0044 Garantující institut: Garant předmětu: Institut geoinformatiky doc. Dr. Ing. Jiří Horák Kredity: 5
VíceSPECIFICKÝCH MIKROPROGRAMOVÝCH ARCHITEKTUR
EVOLUČNÍ NÁVRH A OPTIMALIZACE APLIKAČNĚ SPECIFICKÝCH MIKROPROGRAMOVÝCH ARCHITEKTUR Miloš Minařík DVI4, 2. ročník, prezenční studium Školitel: Lukáš Sekanina Fakulta informačních technologií, Vysoké učení
VíceČASOVÉ ŘADY graf. Náhradu je nejjednodušší provést po překopírování tabulky do Wordu; klávesová zkratka Ctrl+H:
ČASOVÉ ŘADY graf Vývoj ČŘ lze zobrazit spojnicovým ( čárovým ) grafem (příp. xy-bodovým, kde x jsou roky) Př: Počty novotvarů hlášených za každý rok (1995-2008) v Ústeckém kraji ČASOVÉ ŘADY graf ČASOVÉ
VícePROJEKT BAKALÁŘSKÉ PRÁCE
PROJEKT BAKALÁŘSKÉ PRÁCE KLZ NÁZEV BAKALÁŘSKÉ PRÁCE Facility management ve firmě O., s.r.o.. TERMÍN UKONČENÍ STUDIA A OBHAJOBA (MĚSÍC/ROK) 10/2012. JMÉNO A PŘÍJMENÍ / STUDIJNÍ SKUPINA Miloslava Pikalová/KLZ
VíceProjekční algoritmus. Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění. Jan Klíma
Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění Jan Klíma Obsah Motivace & cíle práce Evoluční algoritmy Náhradní modelování Stromové regresní metody Implementace a výsledky
Více1. Úvod do genetických algoritmů (GA)
Obsah 1. Úvod do genetických algoritmů (GA)... 2 1.1 Základní informace... 2 1.2 Výstupy z učení... 2 1.3 Základní pomy genetických algoritmů... 2 1.3.1 Úvod... 2 1.3.2 Základní pomy... 2 1.3.3 Operátor
VíceSeznam publikací, Ing. Josef Půta, Ph.D.
Seznam publikací, Ing. Josef Půta, Ph.D. 1. Půta, J. Hodnocení efektivnosti temperace vstřikovacích forem. Liberec: Technická univerzita v Liberci, 2005. 2. Lenfeld, P., Půta, J., Ausperger, A., Běhálek,
VíceNávrh ROLAP databáze v zemědělském podniku: Transformace ekonometrického modelu do konceptuálního modelu dat
Návrh ROLAP databáze v zemědělském podniku: Transformace ekonometrického modelu do konceptuálního modelu dat Tyrychtr Jan 1, Buchtela David 2, Havlíček Zdeněk 3 Česká zemědělská univerzita, Provozně ekonomická
VíceVysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice
OBCHODNÍ ČINNOST 5. MALOOBCHOD A MALOOBCHODNÍ SÍŤ Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál vznikl v rámci
VíceZásady psaní odborného textu
Zásady psaní odborného textu Pro odborné texty existuje standardní struktura, od které by se žádný text neměl příliš odchylovat. Jednotlivé části (kapitoly) mohou být pojmenovány podle potřeby, u krátkých
VíceDetekce a rozpoznávaní znaků registrační značky s využitím neuronové sítě
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Detekce a rozpoznávaní znaků registrační značky s využitím neuronové sítě Seidl Jaromír Informačné technológie, Študentské práce 14.08.2013 Zvolené téma
VíceKarta předmětu prezenční studium
Karta předmětu prezenční studium Název předmětu: Číslo předmětu: 545-0250 Garantující institut: Garant předmětu: Ekonomická statistika Institut ekonomiky a systémů řízení RNDr. Radmila Sousedíková, Ph.D.
VíceSyntéza neuronových sítí
Syntéza neuronových sítí Neural network synthesis Bc. Marek Malinka Diplomová práce 011 UTB ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky, 011 4 ABSTRAKT Cílem diplomové práce je vypracování literární rešerše
VíceKKS/DKS. Konstruování a design technických produktů jako tvůrčí řešení problému
KKS/DKS Design strojů a zařízení garant předmětu: Doc. Ing. Jiří Staněk, CSc. 3. přednáška Prof. Ing. Stanislav Hosnedl, CSc. Plzeň, 2016 Přednáška v rámci projektu CZ.1.07/2.2.00/15.0383 Inovace studijního
VíceTyped Functional Genetic Programming
Typed Functional Genetic Programming Tomáš Křen tomkren@gmail.com Jak funguje klasické Genetické Programování? Fitness funkce představuje zadání řešeného problému. Množina stavebních bloků dává součástky,
VíceÚvod do stochastických optimalizačních metod (metaheuristik) Moderní metody optimalizace 1
Úvod do stochastických optimalizačních metod (metaheuristik) Moderní metody optimalizace 1 Efektivita optimalizačních metod Robustní metoda Efektivita Specializovaná metoda Enumerace nebo MC kombinatorický
VíceVYUŽITÍ NAMĚŘENÝCH HODNOT PŘI ŘEŠENÍ ÚLOH PŘÍMÝM DETERMINOVANÝM PRAVDĚPODOBNOSTNÍM VÝPOČTEM
Proceedings of the 6 th International Conference on New Trends in Statics and Dynamics of Buildings October 18-19, 2007 Bratislava, Slovakia Faculty of Civil Engineering STU Bratislava Slovak Society of
VíceMETODIKA ZPRACOVÁNÍ EKONOMICKÝCH ČASOVÝCH ŘAD S VYUŽITÍM SIMULÁTORŮ NEURONOVÝCH SÍTÍ
METODIKA ZPRACOVÁNÍ EKONOMICKÝCH ČASOVÝCH ŘAD S VYUŽITÍM SIMULÁTORŮ NEURONOVÝCH SÍTÍ PROCESSING METHODOLOGY OF ECONOMIC TIME SERIES USING NEURAL NETWORK SIMULATORS Jindřich Petrucha Evropský polytechnický
VíceMetody zpracování informací 1
Citační norma ISO 690 : 1987. Documentation. Bibliographic references. Content, form and structure ČSN ISO 690 : 1996. Bibliografické citace : Obsah, forma a struktura Monografie: CEJPEK, Jiří. Informace,
VíceVysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice
OBCHODNÍ ČINNOST 4. PODNIKATELSKÉ PROSTŘEDÍ A OBCHOD Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál vznikl v rámci
VíceTvorba grafů v programu ORIGIN
LICENČNÍ STUDIUM GALILEO STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Tvorba grafů v programu ORIGIN doc.dr.ing.vladimír Pata Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně Fakulta technologická Ústav výrobních technologií
Více